
염색체는 작은 핵 내부에 심각한 얽힘 없이 잘 정돈되어 있으며, 이를 이해하기 위해 다양한 고분자 모델이 개발되었다. 이러한 모델들은 염색체 접촉지도를 재현하고, 유사분열 중 염색체의 독특한 구조를 예측할 수 있다. 또한 실험적으로 도출된 염색질 좌위 간 상호작용을 이용한 시뮬레이션을 통해 일반적인 핵과 역위 핵의 구조를 정확히 예측할 수 있다. 고분자 이론과 시뮬레이션은 염색질 좌위의 개별 동역학이 부확산 거동을 보이지만, 확산 지수가 광범위하게 분포되어 있음을 보여준다. 이는 실험 결과와 잘 부합한다. 비록 단순화된 모델이 성공적이지만, 유전체 생물학을 이해하기 위해서는 새로운 실험 및 계산 도구의 개발이 여전히 필요하다.


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염색체의-구조와-역동성

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단백질 서열 및 발현 수준 통합을 통해 유방암 아형의 분자적 특성을 규명하고 임상 결과를 예측할 수 있다.


유방암-아형-분석을-위한-단백질-서열-및-발현-수준-통합


유방암 아형 분석을 위한 단백질 서열 및 발현 수준 통합



Bioconductor 프로젝트는 생물학 데이터 분석을 위한 포괄적인 오픈소스 소프트웨어 커뮤니티로, 효과적인 교육 자료와 자원을 제공하여 생물학 데이터 과학 분야의 학습과 교육을 지원하고 있다.


생물학-데이터-과학-학습-및-교육-bioconductor-커뮤니티의-노력


생물학 데이터 과학 학습 및 교육: Bioconductor 커뮤니티의 노력



단일 세포 RNA 시퀀싱 데이터의 고차원 구조와 불확실성을 효과적으로 저차원 공간에 시각화하는 방법을 제안한다.


단일-세포-rna-시퀀싱-데이터에-대한-불확실성-인식-t-분포-확률적-이웃-임베딩


단일 세포 RNA 시퀀싱 데이터에 대한 불확실성 인식 t-분포 확률적 이웃 임베딩



HairSplitter는 어셈블리와 장기 리드를 사용하여 하플로타입을 효율적으로 분리할 수 있는 새로운 소프트웨어이다.


Motivation Long-read assemblers face challenges in discerning closely related viral or bacterial strains, often collapsing similar strains in a single sequence. This limitation has been hampering metagenome analysis, where diverse strains may harbor crucial functional distinctions.

Results We introduce a novel software, HairSplitter, designed to retrieve strains from a strain-oblivious assembly and long reads. The method uses a custom variant calling process to operate with erroneous long reads and introduces a new read binning algorithm to recover an a priori unknown number of strains. On noisy long reads, HairSplitter can recover more strains while being faster than state-of-the-art tools, both in the viral and the bacterial case.

Availability HairSplitter is freely available on GitHub at [github.com/RolandFaure/HairSplitter][1].

Contact roland.faure{at}irisa.fr

### Competing Interest Statement

The authors have declared no competing interest.

 [1]: https://github.com/RolandFaure/Hairsplitter

HairSplitter: haplotype assembly from long, noisy reads

장기-노이즈-리드에서-하플로타입-어셈블리-hairsplitter


장기 노이즈 리드에서 하플로타입 어셈블리 - HairSplitter



본 연구는 효소 기능을 정확하게 이해하기 위해 효소가 촉매하는 반응에 초점을 맞추는 새로운 접근법을 제안합니다. 이를 통해 기존 분류 체계의 한계를 극복하고 효소 기능에 대한 보다 세부적이고 일관된 분류를 제공합니다.


효소-반응-예측을-위한-벤치마크-reactzyme


효소-반응 예측을 위한 벤치마크 ReactZyme



DNA 언어 모델 기반 분류 시스템은 다양한 수준의 적대적 공격에 취약하다.


dna-분류에-대한-적대적-예제


공간 전사체학 기술의 한계를 극복하기 위해 대규모 데이터베이스를 구축하고 변압기 기반의 결측값 완성 모델을 개발하여 유전자 발현 예측 성능을 크게 향상시켰다.


공간-전사체학-완성을-통한-조직학-이미지에서의-유전자-발현-예측-향상


공간 전사체학 완성을 통한 조직학 이미지에서의 유전자 발현 예측 향상



의료 진단 회사와 생물다양성 연구소의 협력을 통해 1주일 내에 휘펫 개의 고품질 염색체 수준 유전체를 신속하게 조립하고 주석을 작성하였다.


Background The time required for sequencing and de novo assembly of genomes is highly dependent on the interaction between laboratory work, sequencing capacity, and the bioinformatics workflow. As a result, genome projects are often not only limited by financial, computational and sequencing platform resources, but also delayed by second party sequencing service providers. By bringing together academic biodiversity institutes and a medical diagnostics company with extensive sequencing capabilities and know-how, we aimed at generating a high-quality mammalian de novo genome in the shortest possible time period. Therefore, we streamlined all processes involved and chose a very fast dog as a model: The Whippet.

Findings We present the first chromosome-level genome assembly of the Whippet. We used PacBio long-read HiFi sequencing and reference-guided scaffolding to generate a high-quality genome assembly. The final assembly has a contig N50 of 55 Mbp and a scaffold N50 of 65.7 Mbp. The total assembly length is 2.47 Gbp, of which 2.43 Gpb were scaffolded into 39 chromosome-length scaffolds. In addition, we used available mammalian genomes and transcriptome data to annotate the genome assembly. The annotation resulted in 28,383 transcripts resembling a total of 90.9% complete BUSCO genes and identified a repeat content of 36.5%.

Conclusions Sequencing, assembling, and scaffolding the chromosome-level genome of the Whippet took less than a week and adds a high-quality reference genome to the list of domestic dog breeds sequenced to date.

### Competing Interest Statement

The authors have declared no competing interest.

*   BUSCO
    :   Benchmarking Universal Single-Copy Orthologs
    CCS
    :   Circular Consensus Sequencing
    HiFi
    :   High Fidelity
    LINEs
    :   Long interspersed nuclear elements
    LR-WGS
    :   Long-Read Whole-Genome Sequencing
    LTR
    :   Long Terminal Repeat
    SFS
    :   Site Frequency Spectrum

High-speed whole-genome sequencing of a Whippet: Rapid chromosome-level assembly and annotation of an extremely fast dog’s genome

초고속-전장-유전체-염기서열-분석을-통한-휘펫-개의-염색체-수준-유전체-조립-및-주석-작성


초고속 전장 유전체 염기서열 분석을 통한 휘펫 개의 염색체 수준 유전체 조립 및 주석 작성



대규모 RNA 언어 모델과 거리 변환기(DiT) 모델을 활용하여 RNA 서열 정보만으로도 정확한 RNA 거리 행렬을 예측할 수 있다.


대규모-언어-모델을-활용한-rna-거리-행렬-예측


대규모 언어 모델을 활용한 RNA 거리 행렬 예측


염색체의 구조와 역동성